统计学有什么用 ？有人给出了一种颇有哲学味道的解释，统计学的作用是“用数据告知什么是最可能的”。事实上也是如此，统计学不仅告诉我们各类分析方法，还改变了我们对这个世界的看法。
本期我们邀请了经管之家论坛「计量经济学与统计软件」版面版主、《从零开始学统计》一书作者胖胖小龟宝为我们分享她学统计学的那些体会、初学者如何学习统计学等话题。本文虽然不长，但看完之后，论坛君觉得困扰多年的疑惑一扫而清，推荐初学者认真阅读。
不知道什么时候，自己已经身处于一个浮躁而又功利的时代。我赞同一句话：“这世界里没有绝对的对与错，只有立场不同”。你尽可拍砖吐槽，但我依旧坚定的赞同这句话——如果你真的学过统计，你会理解！
如果问我：学统计到底对我有何帮助？我想应该是看待这个世界更包容了，置信度的调整也更灵活了。
好了，回到主题，我们还是聊聊统计学那些事。我们从三个疑问词开始：what why how!
“统计”一词起源于国情调查，最早意为国情学。但随着经济发展，这个词语更多的用来表示对总体的核算和对事物连续关系的计量。比如日常生活中一些工作偏向于总体的核算——对宏观经济数据的披露；而现如今一些职业如Data Scientist则需要统计学的专业背景，且更倾向于事物连续关系的挖掘。两者有一定的共性，归结起来就是统计的定义：对数据进行收集和整理，并在此基础上加以分析和科学决策。
这是文绉绉的字面解释，说说我自己的理解——什么是统计？它不能告诉你真相是什么，但却给你指明一条接近真相的道路！
这条道路走对了，你离真相就越近，但真相到底是什么？这还是留给哲学家思考吧。
你当然可以说我并不想知道真相，所以你也不是必须学统计学；但若是你依旧想要做一回“柯南”，那我想你没有理由不学学统计——这也就引出了第二个词：
它充斥了你几乎生活中的所有领域？你难道还想拒绝了解它？
刚过的双12，你有没有想过，“万能”的淘宝为何总能在你搜索宝贝的时候顺便推送一些名为“猜你喜欢”的产品，而且这些推送有时还能被你成功加入购物车？
如果你从事的是销售、财务工作，或者你是某项目的策划者，当领导询问你对即将上架的产品，或者要削减某项开支，或者某项目的推广方案的看法时，你该如何回答？
就这两天的雾霾也和统计有关，不信？“雾霾致癌吗？”与此雷同的还有“吸烟是否是引起肺癌的原因？”等各类医学问题。据说当时，费希尔（统计学界的泰斗级人物）极力反对这个观点哟（我当然不会告诉你费希尔最爱抽烟了）！
总而言之，有太多的例子可以说明统计渗透入我们生活的方方面面，但我知道，纵使有千般理由劝说你去掀开它的面纱，但总有一个理由会让你拒绝学习，那就是数学！你不热爱数学，甚至惧怕数学，所以拒绝学习和数字有关的学科。但是，我认为，统计学就是“高冷”数学和深奥哲学的平衡点，如何掌握好这个平衡点，关键在于——
——如何学习统计学？哦不，应该是说如何巧妙的避开数学这个大怪学好统计学？
客观地说，数学功底好对于学习统计学大有益处，但这并不能保证你一定能够学好统计学。以我个人的经验来看，统计学真正迷人的地方在于统计方法和统计思想。在很多优秀的统计学著作里，通常看不到长篇大论的数学证明，有些甚至放在附录中，正文则更多地阐述数据处理方法的创新，以及建模和算法的创新。
为什么说数学好未必能学好统计学呢？
首先，数学讲究严密的逻辑演绎，而统计学则更多的是归纳推理。比如，通常人们认为，统计结论都应该建立在数据服从正态分布的基础之上，但很多数据仅仅是近似服从。这么宽泛的条件，怎么能得到让人信服的结论？在实际应用中，数据是无法达到完美的理论要求的，适当地放宽和采用近似方法反而更能够接近真相。
其次，市面上种类繁多的统计软件，让那些不擅长数学的人也可以掌握统计学的知识。常用的统计软件有：龙头老大——SAS；后起之秀——R；新手福音——SPSS；擅长面板数据计量分析的Stata/MATLAB；计量入门小能手Eviews；数据挖掘方面也有Clementine、Python等。
如果你不想深入研究，只想利用统计学来解决一些非统计专业领域的难题，那么，大可不必选择高深的软件，拥有菜单操作的SPSS甚至Excel都可以满足你的统计需求。是的，只需轻轻地单击一下，结果自然呈现。但前提是你必须知道结果的含义，也知道如何选择正确的统计方法。
但如果你想要专业一些，那么还是需要学习R、SAS和Python的。R、SAS、Python是目前比较热门的软件，通常金融类企业需要处理海量数据，SAS使用频繁，而且较为权威；R是免费开源的，包含各类程序包，所以现在很多分析公司也会采用R作为主要软件，也有很多编程爱好者喜欢研究R，如果你的工作偏向于数据分析类，那么SAS和R可以任取其一；如果你的工作偏向于数据挖掘方向，那么可以考虑选择Python，它的应用面非常广。
学习统计软件的过程不仅仅是为了简化运算，也不单单是为了建模。而在于在学习这些软件的同时加深了对统计思想的理解。如果有时间，我们可以把数据在各类统计软件里执行一遍，看结果会有何不同；也可以试着用不同的检验方法检验同样的数据，如使用参数检验和非参数检验，再来对比一下结果有何不同。尤其是在进行多元统计分析的时候，如进行聚类分析，不同的数据处理方法会带来完全不同的结果。这类小实验会给统计学习带来很大的乐趣。
聊完工具，我们再看看有什么好的入门书籍可以推荐的——
1、《从零开始学统计》
2、《女士品茶》
3、《统计陷阱》
4、《漫画统计学入门》
5、《爱上统计学》
1、《统计学》 David Freedman等著，魏宗舒，施锡铨等译 中国统计出版社
据说是统计思想讲得最好的一本书，读了部分章节，受益很多。整本书几乎没有公式，但是讲到了统计思想的精髓。
2、《探索性数据分析》中国统计出版社
大家好好看看陈希儒老先生做的序，可以说是对中国数理统计的一种反思。
3、《应用线性回归》 中国统计出版社
还是著名的蓝皮书系列，有一定的深度，道理讲得挺透的。看看里面对于偏回归系数的说明，绝对是大开眼界啊！非常精彩的书。
4、《Logistics回归模型——方法与应用》 王济川 郭志刚 高等教育出版社
不多的国内的经典统计教材。两位都是社会学出身，不重推导重应用。每章都有详细的SAS和SPSS程序和输出的分析。两位估计洋墨水喝得比较多，中文写的书，但是明显老外写书的风格。
5、《应用多元分析（第二版）》 王学民 上海财经大学出版社
统计学是一门探索的学科，一百个人做同一个统计研究可能得出一百个结论。但同样的，统计学也带给你更多的提问机会。学好统计学并不难，只要你喜欢问为什么，也喜欢去回答为什么就可以了。
